[发明专利]事件的处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种事件的处理方法，其特征在于，包括：

确定待处理事件对应的第一向量及预设的事件图谱中每个参考事件对应的第二向量；

根据所述第一向量与每个所述第二向量间的相似度，从所述事件图谱中确定出与所述待处理事件相关的各个关联事件；

根据所述第一向量分别与每个所述关联事件对应的第二向量间的相似度，确定所述待处理事件与每个所述关联事件间的转移概率；

根据各个所述转移概率及每个所述关联事件对应的标签向量，确定所述待处理事件对应的类型标签。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待处理事件对应的第一向量及预设的事件图谱中每个参考事件对应的第二向量，包括：

获取第一描述文本集，其中，所述第一描述文本集中包括多个第一描述文本，其中，每个第一描述文本对应一个历史事件；

对所述第一描述文本集中的多个第一描述文本分别进行分词处理，以获取分词集及所述分词集中每个第一分词在第一描述文本集中出现的频率，其中，所述分词集中包括所述多个历史第一描述文本中出现的各个第一分词；

根据所述每个第一分词在所述第一描述文本集中出现的频率，确定词概率字典；

基于所述词概率字典，确定所述待处理事件对应的第一向量及每个所述参考事件对应的第二向量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述词概率字典，确定所述待处理事件对应的第一向量及每个所述参考事件对应的第二向量，包括：

遍历所述词概率字典，以确定所述待处理事件对应的第二描述文本中每个第二分词对应的词概率、及每个所述参考事件对应的第三描述文本中每个第三分词对应的词概率；

根据所述每个第二分词对应的词概率、每个第二分词对应的词向量及所述历史事件的数量，确定所述待处理事件对应的第一向量；

根据所述每个第三分词对应的词概率、每个第三分词对应的词向量及所述历史事件的数量，确定所述参考事件对应的第二向量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一向量与每个所述第二向量间的相似度，从所述事件图谱中确定出与所述待处理事件相关的各个关联事件，包括：

将与所述待处理事件间的相似度大于阈值的参考事件，确定为与所述待处理事件相关的关联事件。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一向量分别与每个所述关联事件对应的第二向量间的相似度，确定所述待处理事件与每个所述关联事件间的转移概率，包括：

确定所述第一向量与每个所述关联事件对应的第二向量间的相似度的和；

根据所述待处理事件与每个所述关联事件间的相似度、及所述相似度的和，确定从所述待处理事件到每个所述关联事件的转移概率。

6.如权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，在所述根据各个所述转移概率及每个所述关联事件对应的标签向量，确定所述待处理事件对应的类型标签之前，还包括：

获取事件标签矩阵，其中，所述标签矩阵中每个行向量为一个参考事件对应的标签向量，每个列向量对应一种类型标签；

根据所述标签矩阵中各行向量与参考事件的对应关系，确定每个所述关联事件对应的标签向量。